rotated object detection | BriefGPT

关键词rotated object detection

搜索结果 - 8

FPDIoU Loss: 旋转目标检测中高效边界框回归的损失函数
提出了一种基于点距离的任意形状比较的新型指标，以提高旋转对象检测中边界框回归的效率和准确性，并提出了一种基于四点距离的准确边界框回归损失函数 FPDIoU，通过三个旋转对象检测基准测试和两个任意方向场景文本检测基准测试的实验证明了其优于现有
PDF2 months ago
MoCaE: 混合校准专家显著改进目标检测
通过将不同目标检测器合理结合，在不同任务上证明了 MoCaE 方法的有效性，并在 COCO、LVIS 和 DOTA 数据集上取得了显著的结果提升。
PDF9 months ago
遥感目标检测与深度学习的相遇：挑战与进展的元回顾
遥感物体检测是遥感领域中最基本和具有挑战性的任务之一，深度学习技术在近年来展现出强大的特征表示能力，并推动了遥感物体检测技术的巨大飞跃。本综述旨在全面回顾基于深度学习的遥感物体检测方法的最新成果，涵盖了 300 多篇论文。我们在遥感物体检测
PDF10 months ago
遥感图像亿级基础模型
本文研究了模型参数数量增加对远程遥感领域中基础模型在旋转物体检测和语义分割等下游任务性能的影响，并通过实验验证了模型参数数量的增加可以提升模型性能和数据效率，进而提出了一种有效的基于视觉变换器进行扩展和微调的远程遥感领域的方法。
PDFa year ago
MMMMRotate：使用 PyTorch 的旋转物体检测基准测试
MMRotate 是一个开源的工具箱，为基于深度学习的流行旋转物体检测算法提供了一致的算法框架，支持 18 种最先进的算法和三种最常用的角度定义方法，并提供大量已训练的模型和详细的基准测试。
PDF2 years ago
利用比例不变马氏距离在航空图像中进行旋转目标检测
本文讨论如何在旋转的航拍图像中高效地检测目标物体。我们针对传统八参数方法中使用的非比例损失函数（L1，L2 和平滑 L1）与检测度量旋转交集联合（IoU）的不稳定性，提出了一种新的基于马氏距离的损失函数，称之为马氏距离损失（MDL）。我们的
PDF2 years ago
DARDet：一种用于航拍图像中稠密无锚点旋转物体检测的算法
本文提出了一种基于密集无锚点的旋转目标检测器 (DARDet)，直接预测特征映射中每个前景像素的旋转框的五个参数，同时设计了一个新的对齐卷积模块来提取对齐的特征，并引入 PIoU loss 进行精确和稳定的回归。在三个常用的航空目标数据集
PDF3 years ago
通过 Kullback-Leibler 散度学习旋转目标检测的高精度边界框
本论文通过分析角度和水平检测参数之间的关系，将旋转回归损失的设计从归纳范式转变为演绎方法，引入 KLD 作为回归损失，并证明 KLD 不受比例影响，可以用于高精度检测，特别是对于长宽比较大的物体。实验结果表明此方法在多个数据集上具有一致的优
PDF3 years ago